【摘 要】
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该文基于传统建模、神经网络技术辨识、模糊逻辑技术辨识、补偿模糊神经网络技术辨识的多个角度介绍了具有复杂非线性特征的电动汽车用蓄电池剩余电量的辨识方法.通过对常规B
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该文基于传统建模、神经网络技术辨识、模糊逻辑技术辨识、补偿模糊神经网络技术辨识的多个角度介绍了具有复杂非线性特征的电动汽车用蓄电池剩余电量的辨识方法.通过对常规BP网络系统辨识和该文所提出的补偿模糊神经网络技术辨识的比较,验证了补偿模糊神经网络技术进行系统辨识的优越性.该文实现了补偿模糊神经网络的辨识算法,并进行了蓄电池剩余电量的数值仿真.辨识结果显示了该算法在对复杂非线性系统辨识应用的有效性.通过对训练数据的预处理、利用竞争学习对输入空间自适应聚类、确定模糊规则前件、后件隶属函数参数和规则数等,优化了模糊神经网络辨识模型的结构,使该算法具有更高的学习精度和更快的收敛速度.模糊神经网络技术的应用,对于通过输入-输出数据对系统实现辨识、建立系统的黑箱模型具有现实意义.
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